Python Pandas数据清洗之缺失数据处理

大家好，在数据分析和处理过程中，缺失数据是常见且不可避免的现象。无论是在数据收集、传输或存储的过程中，数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性，还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量，合理处理缺失数据至关重要。

Python的Pandas库提供了强大的工具，能够高效处理数据中的缺失值，特别是通过插值和填充技术来弥补数据的缺失。本文将介绍如何使用Pandas处理数据中的缺失值，着重探讨插值和填充的技巧。通过这些方法，可以保证数据集的完整性，并提高分析结果的准确性。

1.缺失数据的检测

在Pandas中，缺失数据通常用 NaN（Not a Number）表示。Pandas提供了多种方法来检测数据中的缺失值。常见的检测方法包括 isna() 和 isnull()，这两个方法可以检测数据中的 NaN 值，并返回一个布尔值数据框。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失数据的DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
    'B': [10, np.nan, np.nan, 40, 50],
    'C': [100, 200, 300, np.nan, 500]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 检测缺失值
print(df.isna())

输出结果：

       A      B      C
0  False  False  False
1  Fa